functiontsneVal=kTSNE(Fea,options,species,figflag)%% 执行数据的t-sne降维,需要MATLAB2017a及以上版本%% 可以实现2维、3维以及更高维度的降维,只有二维和三维可以画图% 输入:% Fea:待降维数据,R*Q的矩阵,R为批次数,Q为特征维度,例如特征维度为8的共100组数,tempFea的维度应为100*8。输入该变量时一定要注...
在Matlab中实现t-SNE算法,我们可以使用官方提供的t-SNE函数库。首先,我们需要将数据点表示为一个矩阵,其中每一行代表一个数据点,每一列代表一个特征。然后,我们可以使用t-SNE函数将数据点映射到低维空间中。 在使用t-SNE函数时,我们需要指定一些参数,如降维后的维度、困惑度等。降维后的维度决定了映射后的数据点...
具体而言,t-SNE通过两个步骤实现降维:它计算高维数据和低维数据之间的相似性,并将高维数据映射到低维空间;它最小化两个空间中数据点之间的KL散度,以使得映射后的数据点能够保持原始空间中的相似性。 3. t-SNE在Matlab中的实现 在Matlab中,可以使用toolbox中的函数来实现t-SNE的降维和重构。以下是一段简单的...
no_dims 的默认值为 2;(压缩后的维度) tsne 函数实现,X∈RN×D⇒RN×no_dimes(mappedX) init_dims:注意,在运行 tsne 函数之前,需要使用 PCA 对数据预处理,将原始样本集的维度降低至init_dims维度(默认为 30)。 perplexity:高斯分布的perplexity,默认为 30; 2. mnist 数据集可视化 mnist 的 mat 文件,下...
1. tsne 函数 mappedX= tsne(X, labels, no_dims, init_dims, perplexity) tsne 是无监督降维技术,labels 选项可选; X∈RN×D,N 个样本,每个样本由 D 维数据构成; no_dims 的默认值为 2;(压缩后的维度) tsne 函数实现,X∈RN×D⇒RN×no_dimes(mappedX) ...
PCA 是一种线性降维技术,通过找到数据中方差最大的方向(主成分),将数据投影到这些方向上,从而实现降维。PCA 被广泛用于特征提取和数据压缩。 t-分布邻域嵌入(t-SNE): t-SNE 是一种非线性降维技术,它能够在保持样本之间的局部结构的同时,将高维数据映射到低维空间。t-SNE 在数据可视化中应用广泛。
MATLAB的t-SNE快速实现 利用MATLAB内置的tsne函数实现t-SNE降维，同时提供辅助函数kTSNE，简化参数设置、数据预处理和结果可视化，支持参数灵活调整，方便用户快速应用t-SNE技术。本文通过详细的案例分析和MATLAB实现，旨在帮助读者深入理解t-SNE算法，掌握其实现技巧，并应用于实际数据集的分析与可视化。
上述代码的实现步骤如下: 1. 导入脑电数据集:使用`load`函数将数据集文件(例如`EEGdata.mat`)加载到工作空间中。 2. 数据预处理:将导入的脑电数据集进行标准化处理,使用`zscore`函数将数据的均值归零,并使标准差为1。 3. 使用t-SNE进行降维:调用Matlab的`t-SNE`函数对标准化后的数据进行降维,将数据映射...
异常检测 | MATLAB实现基于支持向量机和孤立森林的数据异常检测(结合t-SNE降维和DBSCAN聚类) 效果一览 基本介绍 模型准备 模型设计 参考资料 效果一览 基本介绍 提取有用的特征,机器学习通常可以在少得多的数据上为您提供与深度学习相当或更好的结果。与在少得多的数据上的深度学习相比,可以获得可比或更好的结果。
在 MATLAB 中，可使用 evalclusters 函数计算 Calinski-Harabasz 指数。另一个评估指标是轮廓系数，考虑了类内样本的紧密度和类间样本的分离度，指标范围在 -1 到 1 之间，值越接近 1 表示聚类效果越好。Davies-Bouldin指数是一种基于类别之间的平均距离和类内的紧密度之间的比率来评估聚类质量的指标。